广义点削减因子反模糊化方法

摘要

将负规则引入到模糊控制器规则基中的每一条正规则,扩展了削减矢量的类型,使之不再局限于单位矢量.同时将削减因子的可行域予以适当扩展,提出了广义削减因子反模糊化方法(GDA).选择拥有折衷参数的BADD法计算训练数据的反模糊化输出期望值,将GDA与DA在最小二乘意义下进行了对比.数值结果显示由GDA所得的反模糊化输出比DA所得的能在更大程度上逼近期望值.三组训练数据的训练结果均能说明GDA优于DA.